Hastalıkların Uzman Bir Sistemle Otomatik Olarak Teşhis Edilmesi

Abstract

Hastalık teşhisi, tıp dünyasında ve insan hayatında önemli bir yere sahiptir. Hastalıkların teşhisi sürecinde deneyimli hekimlerin dahi tereddütte kalabileceği göz önünde bulundurulduğunda, böylesi önemli bir konuda doktorlara destek olarak hastalık teşhisini kolaylaştırmak, teşhis süresini kısaltmak ve yanlış teşhis oranını azaltmak için, bilgisayar destekli, genel amaçlı, yüksek başarımlı uzman bir hastalık teşhis sistemine ihtiyaç olduğu anlaşılmaktadır.Bilgisayar destekli hastalık teşhis sistemlerinin tasarımında, bilgisayarlara öğrenme ve karar verme yeteneği kazandırmak amacıyla çeşitli yapay zekâ algoritmalarından yararlanılmaktadır. Bu tez çalışmasında geliştirilen uzman ve otomatik hastalık teşhis sisteminin tasarımı sürecinde, bilim dünyasında mevcut olan hastalık teşhis sistemleri incelenerek bu sistemlerde görülen eksikliklerin giderilmesi hedeflenmiştir. Bu sayede, bilim dünyasındaki mevcut yapay zekâ algoritmalarına yeni alternatifler kazandırılmıştır.Tez çalışmasının ana çıktısı olarak; farklı hastalıkların teşhisinde kullanılabilecek, genel amaçlı, yüksek başarımlı, otomatik ve uzman bir hastalık teşhis sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen hastalık teşhis sistemi, içerisinde birden çok sayıda sınıflandırma algoritmasını bulunduran melez bir sistem olduğundan, farklı hastalık veri kümeleri için en ideal sınıflandırma algoritmasını otomatik olarak belirleyebilmekte ve pek çok çeşit hastalığın yüksek başarımla teşhis edilmesine olanak sağlamaktadır.

Diagnosis of diseases has an important role both in medicine and in human life. When it is considered that even experienced physicians may hesitate during the diagnosis process, it can be understood that a computer aided, general purposed expert disease diagnosis system with a high success rate is needed in order to make the diagnosis process easier, shorten the diagnosis process, and decrease the incorrect diagnosis rate, by supporting the physicians in such an important issue.While designing computer aided disease diagnosis systems, various artificial intelligence algorithms have been used in order to give the ability of learning and decision making, to the computers. During the design process of the expert and automated disease diagnosis system, which is developed in this thesis study, the existing disease diagnosis systems in the literature are examined and it is aimed to eliminate the shortcomings of these systems. By this means, new alternatives are presented to the existing artificial intelligence algorithms in the literature.As the main outcome of this thesis study, a general purposed, automated and expert disease diagnosis system with a high success rate, which can be used in diagnosing various diseases, is developed. Because the developed disease diagnosis system is a hybrid system which contains multiple classification algorithms, it is able to determine the most ideal classification algorithms for each of the different disease data sets, and it makes it possible to diagnose different kinds of diseases with a high success rate.